基于模糊ART—2的神经网络火灾探测系统

提出将ＡＲＴ－２神经网络与模糊系统串联而成的模糊ＡＲＴ－２神经网络系统并用于火灾探测，使其对火灾信号具有很好的聚类特性，实验结果表明，该系统比ＢＰ神经网络火灾探测系统具有更强的适应环境的能力，能够更快，更准确地探测各种标准试验火并具有很强的抗干扰能力。     

结构等价型模糊神经网络算法及其应用

提出一种结构等价型模糊神经网络的学习算法．等价型神经网络根据模糊系统的推理规则,决定等价的神经网络结构参数,因而网络结构特殊．采用的学习算法是用误差反传对局部节点的权值进行调整,收敛速度快．实验表明,将其用于火灾探测系统中,能够准确、及时地探测各种标准试验火,并具有较强的抗干扰能力．     

火灾探测的一种模糊神经网络方法

根据火灾信号的特点,建立了用于火灾探测的模糊神经网络,给出了处理火灾信号的模糊推理计算模型,并采用模糊运算,对于不同种类的火灾信号进行了综合分析,随后推导出用于自动生成隶属函数和提取模糊规则学习算法的计算模型。     

复合火灾信号的一种模糊处理方法

提出了一种处理复合火灾传感器信号的模糊方法，首先提取传感器输出的烟雾和温度信号特征，包括幅度，持续时间和变化量等，然后通过适当的隶属函数模糊化，再由模糊语语文规则推理得到有烟明火、无烟明火、阴燃火和非火灾的判决结果，最后利用质量中心法去模糊得到系统的火灾报警／非报警输出，实验表明，这种方法能够有效地探测试验火，并能克服干扰，减少误报警。     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法。该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练。神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生，实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法。     

复合火灾信号的一种模糊处理方法

提出了一种处理复合火灾传感器信号的模糊方法．首先提取传感器输出的烟雾和温度信号特征，包括幅度、持续时间和变化量等，然后通过适当的隶属函数模糊化，再由模糊语言规则推理得到有烟明火、无烟明火、阴燃火和非火灾的判决结果，最后利用质量中心法去模糊得到系统的火灾报警／非报警输出．实验表明，这种方法能够有效地探测试验火，并能克服干扰、减少误报警．     

基于神经网络和模糊逻辑的智能火灾探测

探讨了一种基于模糊逻辑和前馈神经网络的火灾探测和自动报警的方法．该方法以半导体感温，离子感烟和湿度模拟传感量为基本特征，并附加其相应的趋势特征对神经网络进行训练．神经网络所对应的明火概率和阴燃火概率输出，经过模糊判决器后检测火灾现象是否发生．实验表明利用传感量的趋势特征和模糊逻辑判决的自动探测系统，能够及时准确地检测出火灾，为火灾报警提供了一种新的有效的方法     

一种基于前馈神经网络的火灾探测方法

讨论了基于模拟量探测器和前馈神经网络的火灾探测方法。以光学感烟、半导体感温、离子感烟和湿度模拟传感量为输入，以火灾概率和阴燃火灾概率为输出量对前馈神经网络进行训练，不仅可提取火灾环境的有效特征，而且可以提高检测算法的可靠性。     

一种模糊神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用

综合考虑温度、温度变化率、一氧化碳浓度和一氧化碳浓度变化率为胶带机火灾探测系统的参数,采用基于自适应网络的模糊推理系统对胶带输送机火灾进行探测研究,经过34组数据样本训练得到合适的隶属函数.仿真结果表明:当输出报警限取0.5时,经一定的时间延时后,该系统可在燃烧发生200 s时进行报警,从而有效实现了矿井胶带输送机火灾的早期报警,并增强了系统的抗干扰能力及对环境的适应性能.     

一种基于前馈神经网络的火灾探测方法

讨论了基于模拟量探测器和前馈神经网络的火灾探测方法．以光学感烟、半导体感温、离子感烟和湿度模拟传感量为输入，以火灾概率和阴燃火灾概率为输出量对前馈神经网络进行训练，不仅可提取火灾环境的有效特征，而且可提高检测算法的可靠性     

用模糊ART神经网设计自适应调色板

本文分别采用模糊ＡＲＴ神经网和模糊ＡＲＴ神经网的变体设计了自适应调色板。文中通过实验证明，模糊ＡＲＴ神经网设计灵活，且客观映射误差有比较明显地改善；同时，通过负模糊度概念的引入，构筑模糊ＡＲＴ神经网的一种变体；负模糊ＡＲＴ，进而从实验上证明了负模糊ＡＲＴ，以较少的类别数可得到较佳的视觉效果。     

基于脸部检测和Fuzzy ART的乘客检测算法

研究了小汽车内的乘客检测和计数的方法,提出了一种基于脸部检测和Fuzzy ART神经网络的算法.采用光照校正、基于亮度补偿的椭圆肤色模型检测算法和数学形态方法以分割汽车内部的人脸区域和背景区域,使用Fuzzy ART神经网络分类器对脸部区域进行计数.在正常白天天气和光照条件下,该算法能够有效地检测出运动车辆中乘客的数量.     

火灾自动探测的复合偏置滤波算法

提出了火灾探测的单信号偏置滤波算法和处理多传感器或复合传感器信号的复合偏置滤波算法,它可以应用单个火灾信号或综合两种信号特征计算信号超过预定门限的持续时间,有效地克服了干扰信号的影响,提高了火灾探测灵敏度和抗干扰性能．     

用于火灾探测的神经网络数据融合算法

提出了一种多传感器火灾探测系统的数据融合算法,并针对火情信号测试的固有特点,采用神经网络进行数据融合决策,探讨了算法模型的建立,并由仿真结果验证了方法的可行性。     

Fuzzy ART及其在故障诊断中的应用

ＦｕｚｚｙＡＲＴ是近几年出现的一种新型ＡＲＴ技术,文中介绍了该技术的实现方法,并用它对实测的不同工况的机器振动信号进行自组织聚类,收到了令人满意的效果,分析结果表明,采用这种无督学习的神经网络具有有督学习神经网络所无法替代的优势。文中同时对该技术在故障诊断领域中的应用前景作了展望。     

一种神经网络模糊推理协作系统

基于专家系统的模糊推理原理，利用ＦＣＢＰ网络较强的学习功能，对输入样本较小的敏感性能，收敛速度较快等特性以及网络很好的分类特性，对模糊量良好的适应性能等特性，建立了一种新型的神经网络模糊推理系统。并提出了实施软件。     

基于管件编码和ART2神经网络聚类的船舶管件加工族构造

针对船舶管件加工族构造问题,提出一种基于编码和ART2神经网络的聚类方法。在管件编码中,综合考虑管件的托盘集配时间和结构工艺的特征,采用ART2神经网络实现对管件的自动聚类,形成合理的管件加工族。结果表明,ART2网络聚类方法对处理船舶管件加工族构造问题具有良好的适应性和稳定的分类能力。